Недостатки функций активации Sigmoid, Tanh и ReLU:

1. Sigmoid:

• Исчезающий градиент. 4 В областях, где |x| очень велик, производная функции становится очень мала, что приводит к исчезающему градиенту и замедляет обучение. 4
• Нецентрированный вывод. 4 Выходы сигмоиды не центрированы вокруг нуля, что может привести к смещению весов в нейронной сети. 4
• Вычислительная затратность. 4 Из-за экспоненциальной операции в формуле сигмоидная функция требует больше вычислительных ресурсов. 4

1. Tanh:

• Высокая трудоёмкость с точки зрения вычислений. 2 Включает экспоненциальные значения, которые могут быть медленными в больших сетях. 2
• Исчезновение градиента. 2 Может возникать в глубоких сетях. 2

1. ReLU:

• Проблема «умирающего ReLU». 8 Когда взвешенная сумма входов меньше нуля, производная функции равна нулю. 7 В таком случае нейрон не обучается и не передаёт градиент ошибки на предшествующие слои нейронной сети. 7

Некоторые улучшенные функции активации:

• Leaky ReLU. 16 Имеет небольшой наклон в левой полуплоскости, что позволяет при отрицательных входных данных градиент не быть нулевым. 1
• ELU. 12 Функция похожа на leaky ReLU, но включает в себя экспоненту, что делает её вычисление дороже. 1 Её стоит использовать в тех случаях, когда важна устойчивость к шумовым данным. 1
• Maxout. 1 Выбирает максимальную сумму из двух наборов весов, умноженных на исходные данные с учётом смещения. 1 Тем самым он обобщает ReLU и leaky ReLU, не обнуляя градиент. 1

Важно помнить, что нет универсальной функции активации, которая была бы лучше всех во всех сценариях. 4 Выбор всегда зависит от конкретной задачи и данных. 4